华年基金：专注中低频量化，以可解释AI策略力求穿越市场周期

（来源：中信建投财富管理）

华年基金是一家在中国证券投资基金业协会登记的私募基金管理公司，专注于中低频量化投资策略，旨在为投资者实现长期稳定收益。华年基金始终以投资者利益为核心，通过构建多维度投研体系、打造多元化产品矩阵及严格的风险控制机制，为不同风险偏好的投资者提供专业的资产配置解决方案。

公司情况介绍

华年投资成立于2023年5月，2024年7月5日获得中国证券投资基金业协会备案通过，华年投资专注于中低频量化策略研究，已覆盖量化多头、指数增强及量化中性产品。

创始人薛钰新博士独立研发的低频量化模型运行7年+，采用最新AI技术优化策略，显著提升了市场预测的准确性和投资决策的有效性，策略表现始终保持在行业领先水平。公司所有产品均由薛博士直接管理，确保投资策略的专业性与一致性。华年秉持科研精神和严谨态度，以诚信、专业、共赢为核心价值观，致力于为投资者创造稳定回报。

华年基金的核心竞争力之一在于其高素质的投研团队。 团队成员均来自清北中科大等知名院校，超半数拥有物理/统计博士学位。更难得的是，团队成员经过多年磨合，已形成深度互信、高效协作的工作机制，形成了高度默契的协作体系。在量化行业人才流动频繁的背景下，华年基金团队的稳定性为其策略的持续迭代优化提供了坚实基础。

投研体系介绍

在当前机器学习大量应用的大环境下，很多量化公司都在研发黑箱策略，单纯依靠历史数据构建不可解释的因子，这种做法虽然模型迭代速度快，但会导致同质化严重和策略迭代效果。在华年基金的投资哲学中，投资的本质是对市场的深刻理解，只有明白模型的底层逻辑，在遭遇市场大幅波动时才有足够的底气去应对和解决。

作为AI技术黑盒化的解决方案，可解释AI在量化领域的技术运用有多种方式，以小样本优质数据的有机运用为例，在因子工厂和暴力搜索的模式下，大量的不可理解的数据和参数被放入预测过程中，这些人类无法理解的数据被机器进行黑箱处理之后发出的交易指令，需要更强的可理解性和可解释程度。可解释AI技术在量化策略模型的应用中，更加重视“小而优”数据的大规模AI化，将基本面数据、新闻舆情、市场情绪数据等和最新的机器学习技术结合起来。

策略研发流程

1、因子处理

70%量价数据+30%基本面数据，坚持使用原始数据而不是加工后的数据源，利用独有数据清洗方法，提高数据精细级别。

2、构造模型

覆盖短中长全频段信号，坚持使用人工挖掘，重视因子长期稳定性，采用树模型等AI模型进行日间信号预测。库内因子数量达8000+，实盘使用因子数量达1000+。

3、风险管理

模型研究长达8年，经验较为深厚；基于市场适配性，以低波动高夏普为导向，进行低相关多模型组合，10+个市场风格模型，分层架构追求自适应市场变化。

4、交易执行

持股分散，持股数量达800-1200只，经过严格压力测试。自研交易算法和外部算法厂商，对比市场算法有执行交易优势。

管理人特点及优势

1、专注低频量化

基于可解释AI技术，打造兼具逻辑和高容量优势的低频量化投资体系。从市场本质出发，构建高可解释因子-模型双轮驱动，实现高研究转化率

2、自研风控模型

基于中国barrra框架构建行业关联的非线性风控矩阵，多维度风险管控。

3、产品线100%直管

公司所以产品线均由投研负责人直管，力求产品业绩表现的一致性和投资决策专业性；

4、策略团队合作超5年+，凝聚力强，协作高效

华年投研团队成员均来自国内外顶尖学府，合作超过五年，共同经历了多轮策略的迭代与优化。团队成员间建立了深厚的信任，协作默契，展现出高效的自主工作能力。

在量化投资这个复杂领域，华年基金以其独特的“可解释”量化模型和严谨的风险控制，展现了一条不同的发展路径。资产管理行业是一个长远发展的行业，在薛钰新看来，低频量化或许更符合资产管理行业的长期发展方向，这种策略往往具备承载大规模资金的能力，力争在不同市场周期中保持长期有效性。

（文中的观点和判断可能会随着市场环境的改变而发生变化；历史不代表未来，市场有风险，投资需谨慎。）

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